Foresterie communautaire et autonomisation des communautés locales dans la gestion des forêts à Walikale (R.D. Congo)
Bibliographic record
Abstract
Depuis le sommet de la terre à Rio en 1992, des chercheurs et acteurs de la société civile remettent en question le rôle prépondérant que jouent les décideurs publics et privés dans la gestion forestière et le peu de pouvoir que laisse ce type de gestion aux communautés locales. Dès lors, des initiatives ont été créées dans le but de favoriser un rôle accru des communautés locales dans la gouvernance forestière. Ces initiatives se regroupent autour du concept de foresterie communautaire. Cette étude interroge si cette approche a entrainé l’autonomisation des communautés locales, dans la gouvernance des Concessions forestières de communautés locales (CFCL) en République Démocratique du Congo. Pour apporter de l’éclairage à cette préoccupation, nous partons de l’analyse de deux CFCL sélectionnées comme cas d’étude. Il s’agit de la CFCL Kisimbosa Chamakasa et de la CFCL Banisamasi en Territoire de Walikale. Pour ce faire, nous avons mené des observations sur le processus de création des CFCL ainsi que des entretiens avec les différentes parties prenantes (communautés locales, acteurs étatiques et ONG). Les résultats révèlent que l’initiative de création des CFCL est exogène aux communautés locales de Walikale. Celles-ci ont une responsabilité mineure dans la création de leurs CFCL. Ce sont les ONG d’appui qui prennent en charge les frais nécessaires à la constitution du dossier de demande de la CFCL, mais aussi de la réalisation des préalables à l’obtention du titre. Par ailleurs, les structures instituées localement pour assurer la gestion des CFCL ont une autonomie limitée dans la gouvernance.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".